對(duì)Keras中predict()方法和predict_classes()方法的區(qū)別說(shuō)明
1 predict()方法
當(dāng)使用predict()方法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，返回值是數(shù)值，表示樣本屬于每一個(gè)類別的概率，我們可以使用numpy.argmax()方法找到樣本以最大概率所屬的類別作為樣本的預(yù)測(cè)標(biāo)簽。
2 predict_classes()方法
當(dāng)使用predict_classes()方法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，返回的是類別的索引，即該樣本所屬的類別標(biāo)簽。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的圖片分類為例說(shuō)明，代碼如下：
補(bǔ)充知識(shí)：keras中model.evaluate、model.predict和model.predict_classes的區(qū)別
1、model.evaluate 用于評(píng)估您訓(xùn)練的模型。它的輸出是model的acc和loss，而不是對(duì)輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。
2、model.predict 實(shí)際預(yù)測(cè)，輸入為test sample，輸出為label。
3、在keras中有兩個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)model.predict_classes(test) 和model.predict(test)。如果標(biāo)簽經(jīng)過了one-hot編碼，如[1,2,3,4,5]是標(biāo)簽類別，經(jīng)編碼后為[1 0 0 0 0],[0 1 0 0 0]…[0 0 0 0 1]。
model.predict_classes(test)預(yù)測(cè)的是類別，打印出來(lái)的值就是類別號(hào)。并且只能用于序列模型來(lái)預(yù)測(cè)，不能用于函數(shù)式模型。
而model.predict(test)輸出的還是5個(gè)編碼值，要經(jīng)過argmax(predict_test,axis=1)轉(zhuǎn)化為類別號(hào)。
以上這篇對(duì)Keras中predict()方法和predict_classes()方法的區(qū)別說(shuō)明就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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